Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
Bộ dữ liệu Dmlab chứa các khung được quan sát bởi tác nhân hoạt động trong môi trường DeepMind Lab, được chú thích bằng khoảng cách giữa tác nhân và các đối tượng khác nhau có trong môi trường. Mục tiêu là để đánh giá khả năng của một mô hình trực quan suy luận về khoảng cách từ đầu vào trực quan trong môi trường 3D. Bộ dữ liệu Dmlab bao gồm các hình ảnh màu 360x480 trong 6 lớp. Các lớp lần lượt là {gần, xa, rất xa} x {phần thưởng tích cực, phần thưởng tiêu cực}.
Trang chủ : https://github.com/google-research/task_adaptation
Mã nguồn :
tfds.image_classification.Dmlab
Phiên bản :
-
2.0.1
(mặc định): Không có ghi chú phát hành.
-
Kích thước tải xuống :
2.81 GiB
Kích thước tập dữ liệu :
3.13 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'test' | 22,735 |
'train' | 65.550 |
'validation' | 22,628 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(360, 480, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự mô tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
tên tập tin | Chữ | sợi dây | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (360, 480, 3) | uint8 | |
nhãn mác | LớpNhãn | int64 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- trích dẫn :
@article{zhai2019visual,
title={The Visual Task Adaptation Benchmark},
author={Xiaohua Zhai and Joan Puigcerver and Alexander Kolesnikov and
Pierre Ruyssen and Carlos Riquelme and Mario Lucic and
Josip Djolonga and Andre Susano Pinto and Maxim Neumann and
Alexey Dosovitskiy and Lucas Beyer and Olivier Bachem and
Michael Tschannen and Marcin Michalski and Olivier Bousquet and
Sylvain Gelly and Neil Houlsby},
year={2019},
eprint={1910.04867},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV},
url = {https://arxiv.org/abs/1910.04867}
}